Validierung einer psychosozialen Intervention am Körperbild bei älteren Menschen: Ein experimentelles Design

Diese experimentelle Intervention untersucht die Körperzufriedenheit älterer Menschen. Ziel ist es, eine spezifische Intervention mit einem anderen allgemeinen Programm zu vergleichen und festzustellen, welches für die Verbesserung der Körperzufriedenheit bei Menschen über fünfzig Jahren wirksamer ist.

Dieses Experiment bewertet die positiven Folgen der Teilnahme an einem Körperzufriedenheitsprogramm bei älteren Menschen, indem es die Körperzufriedenheit vor und nach der Intervention untersucht und experimentelle und nichtexperimentelle Gruppen vergleicht. Dieses experimentelle Mischdesign ermöglicht es, den Effekt der Behandlung vom Manipulationseffekt durch Intergruppenvergleich und andere Variablen, die sich auf individuelle Unterschiede beziehen, durch den Vergleich innerhalb des Subjekts zu isolieren. Dies ist die effektivste Methodik, um kausale Zusammenhänge in den Verhaltenswissenschaften zu bestimmen und zu bewerten, ob eine psychotherapeutische Intervention echte und solide Verbesserungen bewirkt.

Öffnen Sie zunächst die Statistiksoftware und gehen Sie zum Dateimenü, wählen Sie Neu und klicken Sie auf das Datensymbol. Öffnen Sie die Variablenansicht und erstellen Sie eine statistische Variable für jede Variable, die in Tabelle eins im Manuskript aufgeführt ist. Öffnen Sie die Datenansicht und füllen Sie die Daten der Vor- und Nachmessungen des Körperformfragebogens oder BSQ-Tests für jeden Teilnehmer aus.

Füllen Sie auch die Daten aus dem demografischen und attributiven Fragebogen aus. Nachdem Sie die Daten ausgefüllt haben, gehen Sie zur Transformation der Rechenvariablen und weisen Sie eine Zahl in der Zielvariablenlücke aus dem Popup-Menü zu, wählen Sie dann die Vorbehandlungsvariable aus dem Typ- und Beschriftungsmenü aus, verschieben Sie sie in die numerische Ausdruckslücke und klicken Sie auf das Subtraktionssymbol auf dem Taschenrechner. Wählen Sie die Nachbehandlungsvariable aus dem Text- und Beschriftungsmenü aus, und verschieben Sie sie erneut in die numerische Ausdruckslücke.

Klicken Sie abschließend auf die Registerkarte OK, um eine Variable mit der Differenz zwischen der Pre- und Post-BSQ-Messung zu erstellen. Betrachten Sie nach der Digitalisierung der Daten die Zuverlässigkeit, indem Sie im Analysemenü die Zuverlässigkeitsanalyse aus der Skala auswählen und die im Experiment verwendeten BSQ-Messungen vor und nach der Behandlung in das Dialogfeld Zuverlässigkeitsanalyse verschieben. Klicken Sie auf Statistik und wählen Sie klasseninternen Korrelationskoeffizienten, dann klicken Sie auf die Optionen bidirektional gemischt und Konsistenz.

Klicken Sie abschließend auf das OK-Symbol, um die gewünschte Ausgabe zu generieren. Führen Sie die deskriptive Analyse aus, indem Sie Analysemenü und deskriptive Statistiken auswählen und dann auf Häufigkeiten klicken. Wählen Sie nach der Ausgabe Deskriptive Statistik analysieren und Deskriptiv aus.

Um die deskriptive Statistik der quantitativen Variablen festzulegen, gehen Sie im Hauptmenü zur Split-Datei und wählen Sie im Popup-Menü die zu analysierende kategoriale Variable aus. Wählen Sie die Option Ausgabe nach Gruppen organisieren und klicken Sie auf OK.To führen Sie eine gepaarte Stichprobe durch Der T-Test des Schülers auf den Körperbilddaten, die vor und nach der Teilnahme an den beiden Bedingungen gesammelt wurden, gehen Sie zum Analysemenü, wählen Sie Mittelwerte vergleichen und setzen Sie im Dialogfeld T-Test gepaarte Proben BSQ-Vorbehandlung und BSQ-Nachbehandlung als Variable eins und zwei. Geben Sie die gepaarten Stichproben den T-Test des Schülers entsprechend jeder kategorialen Variablen an, indem Sie im Hauptmenü die Option "Geteilte Datei" auswählen und im Popup-Feld die zu analysierende kategoriale Variable auswählen.

Klicken Sie dann auf die Registerkarte Ausgabe nach Gruppen organisieren und klicken Sie auf OK. Wiederholen Sie diesen Vorgang für jede Nominalvariable. Um die Auswirkungen jedes Programms zu sehen, führen Sie eine Einweg-ANOVA durch, indem Sie im Analysemenü die Option Mittel vergleichen auswählen, um auf das Dialogfeld Einweg-ANOVA zuzugreifen. Geben Sie in das Feld die Variablen BSQ pre und post-treatment und die Pre-Post-Differenz in der abhängigen Liste sowie die experimentelle Bedingungsvariable als Faktor ein.

Für wiederholte Messungen ANOVA-Analyse, gehen Sie zu Allgemeines lineares Modell im Analysemenü. Weisen Sie im Dialogfeld Wiederholte Messgrößen einen Namen im Inneren des Subjektfaktornamens zu. Geben Sie dann zwei als Anzahl der Ebenen und BSQ in den Measurenamen ein.

Klicken Sie abschließend auf Definieren, um zur Variablenauswahlbox zu wechseln. Wählen Sie im Popup-Menü Registerkarten innerhalb der Subjektvariablen zwischen dem Faktor des Subjekts und allen soziodemografischen Variablen als Kovariaten aus. Klicken Sie abschließend auf Modell und wählen Sie voll faktoriell.

Wechseln Sie zu Optionen, um Schätzungen der Effektgröße auszuwählen. Wiederholen Sie den Vorgang, um benutzerdefinierte Begriffe zu erstellen, und verwenden Sie das Symbol by', um die Variablenbedingung mit allen soziodemografischen Variablen zu kombinieren. In der repräsentativen Analyse wurde die Größe des Effekts in den experimentellen und Kontrollgruppen vor und nach der Einschreibung der Teilnehmer zusammen mit der Differenz zwischen zwei Momenten mit einem gepaarten Stichprobentest angezeigt.

Die Ergebnisse des gepaarten Stichprobentests zeigten, dass sich das Körperbild bei den Teilnehmern des IMAGINA-Programms im Vergleich zur Kontrollbedingung signifikant verbesserte. Die Analyse des Intergruppeneffekts mit einer Einweg-ANOVA ergab nicht signifikante mittlere Unterschiede zwischen Prä- und Post-Bedingungen und kam zu dem Schluss, dass das Testdesign robust ist. Auch eine signifikante Verbesserung des BSQ in der Pre-Post-Differenz deutete auf eine gute Leistung des BSQ-Tests hin.

Die Ergebnisse des multivariaten Tests zeigten einen statistisch signifikanten intergruppeninternen Interaktionseffekt. Hinweis auf die Wirksamkeit des IMAGINA-Körperzufriedenheitsprogramms. Der Effekt intervenierender Variablen wie Geschlecht, Familienstand und Jahreszeit wurde in Körperzufriedenheitsunterschieden analysiert.

Es wurde beobachtet, dass männliche Probanden mit ihrer körperlichen Erscheinung zufriedener waren als Frauen. Der Unterschied zwischen dem Maß des BSQ vor und unmittelbar nach der Intervention war jedoch für beide Geschlechter nach der Teilnahme am IMAGINA-Programm statistisch signifikant. Teilnehmer innerhalb einer Beziehung waren mit ihrem körperlichen Erscheinungsbild vor und nach der Behandlung unzufriedener.

Dies verbesserte aber auch ihre Körperzufriedenheit während ihrer Teilnahme an IMAGINA deutlicher. Die Jahreszeit betraf die Individuen in der Kontrollgruppe nicht signifikant, aber sie betraf diejenigen in der experimentellen Gruppe. Die Verbesserung war bei Großstadtindividuen höher als bei Personen auf dem Land im experimentellen Zustand.

Der kritischste Schritt in diesem Protokoll besteht darin, die gleichen experimentellen Bedingungen unter Versuchs- und Kontrollbedingungen zu replizieren, um den durch die Behandlung erzeugten Effekt zu isolieren.